There was a previous work concernin

There was a previous work concerning research of forecasting model for wholesale businesses with a case study conducted at Seri Lumpang Department Store. Using sales data of all 82 suppliers from January 2010 to December 2010, it determined the appropriate forecasting model by using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) with the lowest cost. In the test, the forecasting found 35 suppliers could be appropriated with the moving average, 27 suppliers were in line with the season series Winters, 13 suppliers could be appropriated with exponential smoothing, and 7 suppliers could be appropriated with double exponential smoothing respectively

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีผลงานก่อนหน้านี้เกี่ยวข้องกับงานวิจัยของการพยากรณ์แบบจำลองสำหรับธุรกิจขายส่งกับกรณีศึกษาที่ดำเนินการที่เสรี Lumpang สรรพ จะใช้ข้อมูลยอดขายของทั้งหมด 82 จำหน่ายเดือนมกราคม 2553 ถึง 2553 ธันวาคม กำหนดโมเดลการคาดการณ์ที่เหมาะสม โดยหมายถึงสมบูรณ์เปอร์เซ็นต์ข้อผิดพลาด (MAPE) ด้วยต้นทุนต่ำ ในการทดสอบ การคาดการณ์พบ 35 จำหน่ายสามารถจัดสรร ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ จำหน่าย 27 ถูกกับชุดฤดูหนาว จำหน่าย 13 สามารถจัดสรรกับราบเรียบเนน และซัพพลายเออร์ 7 สามารถจัดสรรคู่เนนจุด/ตารางนิ้วตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีการทำงานก่อนหน้าเกี่ยวกับการวิจัยของรูปแบบการคาดการณ์สำหรับธุรกิจค้าส่งกับกรณีศึกษาดำเนินการที่เสรีลำปางห้างสรรพสินค้าเป็น โดยใช้ข้อมูลการขายทั้งหมด 82 ซัพพลายเออร์ตั้งแต่เดือนมกราคม 2010 ถึงเดือนธันวาคม 2010 จะกำหนดรูปแบบการพยากรณ์ที่เหมาะสมโดยใช้ค่าเฉลี่ยของ Absolute ข้อผิดพลาดร้อยละ (MAPE) มีต้นทุนต่ำสุด ในการทดสอบการคาดการณ์พบ 35 ซัพพลายเออร์ที่อาจจะเหมาะสมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 27 ซัพพลายเออร์อยู่ในสอดคล้องกับฤดูกาลฤดูหนาว, 13 ซัพพลายเออร์ที่อาจจะเหมาะสมกับการปรับให้เรียบชี้แจง, 7 และซัพพลายเออร์จะได้รับการจัดสรรที่มีการปรับให้เรียบชี้แจงคู่ตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีงานวิจัยก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการพยากรณ์รูปแบบสำหรับธุรกิจขายส่ง พร้อมกรณีศึกษาที่ดำเนินการในห้างสรรพสินค้าเสรี 2 . โดยใช้ข้อมูลการขายทั้งหมด 82 ซัพพลายเออร์จากมกราคม 2553 ได้กำหนดตัวแบบการพยากรณ์ที่เหมาะสมโดยใช้ค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อน ( MAPE ) ด้วยต้นทุนที่ต่ำที่สุด ในการทดสอบพยากรณ์พบ 35 ซัพพลายเออร์ อาจจะเหมาะกับการย้ายเฉลี่ย 27 ซัพพลายเออร์ที่สอดคล้องกับฤดูหนาว 13 ชุด , ซัพพลายเออร์จะเหมาะกับแบบเรียบ และ 7 ซัพพลายเออร์อาจจะเหมาะกับคู่ปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลตามลำดับ